🔴 معرفی الگوریتم حریصانه: "نقد را بچسب، نسیه را رها کن"✔️ الگوریتم حریصانه (Greedy Algorithm) یک روش حل مسئله است که در آن تصمیمگیریها بر اساس انتخابهای بهینه در هر مرحله انجام میشود
📈، بدون توجه به اینکه این انتخابها ممکن است در آینده تأثیر منفی داشته باشند
🤔. هدف اصلی الگوریتم حریصانه این است که در هر مرحله، بهترین گزینه را انتخاب کند تا به یک راهحل کلی برسد
🛠. این روش شبیه به ضربالمثل "نقد را بچسب، نسیه را رها کن" است که نشان میدهد بهینهسازیهای محلی در هر مرحله ممکن است در نهایت به بهترین راهحل نرسند.
✅ اصول الگوریتم حریصانه:1.
ساختار حریصانه: در هر مرحله، بهترین انتخاب ممکن انجام میشود
🥇.
2.
گزینههای محلی بهینه: هر انتخاب در لحظهای که تصمیم گرفته میشود، باید بهینه باشد
🧠.
3.
بدون بازنگری: انتخابهای انجامشده در مراحل قبل، در مراحل بعدی تغییر نمیکنند
🚫🔄.
مثال:یکی از معروفترین مثالهای الگوریتم حریصانه،
مسئلهی خرد کردن سکه است
💰. فرض کنید میخواهید یک مقدار پول مشخص را با استفاده از کمترین تعداد سکه ممکن پرداخت کنید. الگوریتم حریصانه اینگونه عمل میکند که ابتدا بزرگترین سکه ممکن را انتخاب کرده و سپس باقیمانده پول را با سکههای کوچکتر پرداخت میکند
🪙.
کاربردها:-
مسئلهی کولهپشتی (Knapsack Problem) - نسخهای که اقلام را میتوان به صورت تکهای برد، با استفاده از الگوریتم حریصانه حل میشود
🎒.
-
کدگذاری هافمن (Huffman Coding) - برای فشردهسازی دادهها
📦.
-
پیدا کردن درخت پوشای کمینه (Minimum Spanning Tree) - با استفاده از الگوریتمهای Prim و Kruskal
🌳.
مزایا:-
سادگی: این الگوریتمها اغلب ساده و سرراست هستند
🟢.
-
کارایی: برای بسیاری از مسائل، الگوریتمهای حریصانه بسیار کارا هستند
⚡️.
معایب:-
بهینه نبودن در همه موارد: الگوریتمهای حریصانه همیشه به بهترین راهحل کلی نمیرسند
🚧. آنها ممکن است در جستجوی یک راهحل بهینه به دام بیفتند
🔍.
به طور خلاصه، الگوریتمهای حریصانه برای مسائل خاص که دارای ساختار مناسب هستند، بسیار مفید و کارا هستند، اما همیشه تضمین نمیکنند که بهترین پاسخ را ارائه دهند
🎯.
■■■■■■■■■■■■■■■■■■
@Facultyengineering_uok